Mashinali o’qitishga kirish” fanidan mustaqil ish №1

Mashinani o’qitish (Machine Learning) – bu kompyuterni dasturlashning yangi yo’nalishi bo’lib, ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir.

Mashinani o’qitish – bu kompyuterning ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir - Arthur Samuel, 1959.

A dastur bu E tajriba asosida T masalani yecishda P samaradorlik o’lchovi bilan yaratiladi, va T masala samaradorligi P orqali tekshiriladi va aniqligi E tajriba asosida amalga oshiriladi - Tom Mitchell, 1997.

MO’ - bu ma'lumotlardan ma'lumot olishdir. Bu statistika, sun'iy intellekt va informatika chorrahasida joylashgan ilmiy maydon bo'lib, prognozli analitik yoki statistik o'rganish sifatida ham tanilgan. So'nggi yillarda mashinada o'qitish usullarini kundalik hayotda qo'llash odatiy holga aylandi. Ko'pgina zamonaviy veb-saytlar va qurilmalar filmlarni tomosha qilish, oziq-ovqat yoki oziq-ovqat mahsulotlariga buyurtma berish, shaxsiylashtirilgan onlayn radioeshittirishlar va fotosuratlardagi do'stlar timsollarini tanib olish uchun avtomatik tavsiyalardan tortib, kompyuterni o'rganish algoritmlaridan foydalanadilar. Facebook, Amazon yoki Netflix kabi murakkab saytni ko'rsangiz, saytning har bir bo'limida bir nechta mashinani o'rganish modellari mavjud bo'lishi ehtimoldan yiroq emas.

2. Mashinali o‘qitishning asosiy tushunchalari

Mashinali o'qitish algoritmi (Train ML algoritm)

Ishga tushirish (Launch)
Echimni evolyutsiyalash (evoluate solution)
Muammoni o'rganing (Study the prorblem)
Xatolarni tahlil qiling (Analyze errors)

X - obyektlar to’plami, Y - javoblar to’plami uchun f : X→Y no’malum bog’liqlik maqsad funksiya(target function)ni aniqlashning hal qiluvchi (decision function) R:X→Y algoritmini qurish.

X - obyektlar to’plami, Y - javoblar to’plami uchun f : X→Y no’malum bog’liqlik maqsad funksiya(target function)ni aniqlashning hal qiluvchi (decision function) R:X→Y algoritmini qurish.